【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及消防预警，具体涉及一种基于大数据的消防预警系统。
技术介绍
1、消防预警系统广泛应用于城市、工业区、森林等多个领域，而现有的消防预警系统还存在诸多问题，第一，传统消防预警通常基于固定的门限值，容易受到环境变化的影响，导致敏感性不足，难以适应复杂多变的实际环境；第二，由于缺乏对环境波动的深入分析和对多种因素的综合考虑，传统预警系统的准确性相对较低；第三，传统系统难以在实时性要求较高的场景中及时响应，缺乏对大规模、高维度数据的实时处理能力。
技术实现思路
1、本申请通过提供了一种基于大数据的消防预警系统，旨在解决传统的消防预警通常是环境条件满足门限值方会报警，无法有效应对环境参数的复杂波动，并且缺乏对多方面信息的综合全面分析，导致敏感性较低，并且准确性、实时性和适应性较差的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种基于大数据的消防预警系统。
3、本申请公开的第一个方面，提供了一种基于大数据的消防预警方法，应用于基于大数据的消防预警系统，所述系统内嵌于互联网平台，所述方法包括：当第一区域的环境实时监测信息不满足火灾预警门限值，加载环境监测时序信息；根据所述环境监测时序信息，构建环境波动时序曲线；基于所述火灾预警门限值，结合所述环境波动时序曲线进行距离计算，生成波动距离时序信息；对所述波动距离时序信息与波动时间序列进行相关性分析，生成第一相关性系数；对所述环境波动时序曲线进行相邻梯度分析，生成波动梯度时序信息；对所述波动梯度时序信息与所述波动时间序
4、本申请公开的另一个方面，提供了一种基于大数据的消防预警系统，所述系统内嵌于互联网平台，所述系统用于上述方法，所述系统包括：环境监测信息加载模块，所述环境监测信息加载模块用于当第一区域的环境实时监测信息不满足火灾预警门限值，加载环境监测时序信息；环境波动曲线构建模块，所述环境波动曲线构建模块用于根据所述环境监测时序信息，构建环境波动时序曲线；波动距离信息生成模块，所述波动距离信息生成模块用于基于所述火灾预警门限值，结合所述环境波动时序曲线进行距离计算，生成波动距离时序信息；第一相关性分析模块，所述第一相关性分析模块用于对所述波动距离时序信息与波动时间序列进行相关性分析，生成第一相关性系数；波动梯度信息生成模块，所述波动梯度信息生成模块用于对所述环境波动时序曲线进行相邻梯度分析，生成波动梯度时序信息；第二相关性分析模块，所述第二相关性分析模块用于对所述波动梯度时序信息与所述波动时间序列进行相关性分析，生成第二相关性系数；火灾触发概率生成模块，所述火灾触发概率生成模块用于激活触发概率预测通道，对所述第一相关性系数和所述第二相关性系数进行映射，生成火灾触发概率；消防预警信号生成模块，所述消防预警信号生成模块用于当所述火灾触发概率大于或等于触发概率阈值，生成消防预警信号。
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、当第一区域的环境实时监测信息不满足火灾预警门限值时，加载环境监测时序信息，这提高了实时监测的灵敏度和准确性，确保系统能够及时感知潜在的火灾风险；根据环境监测时序信息构建环境波动时序曲线，增强了系统对复杂环境波动的感知能力，使系统更具适应性；结合火灾预警门限值，进行波动距离时序信息的计算、波动时间序列的相关性分析，以及环境波动时序曲线的相邻梯度分析，通过引入多维度分析，提高了对波动特征的全面理解，增加了火灾预测的准确性；激活触发概率预测通道，对第一相关性系数和第二相关性系数进行映射，生成火灾触发概率，实现综合考虑多个环境属性，提高了火灾触发概率的准确性和可信度；当火灾触发概率大于或等于触发概率阈值时，生成消防预警信号，提高了信号的准确性和实用性。综合而言，该基于大数据的消防预警方法通过引入大数据分析和多层次的环境参数处理，显著提高了消防预警系统在准确性、实时性和适应性方面的性能，使其更加适用于复杂多变的环境条件。
7、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述的一种基于大数据的消防预警系统内嵌于互联网平台，所述的一种基于大数据的消防预警系统包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述火灾触发概率生成模块，包括：
3.如权利要求2所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述环境属性预测极值生成模块，包括：
4.如权利要求3所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述敏感因子分析模块，还包括：
5.如权利要求4所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述映射模块，包括：
6.如权利要求5所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，还包括超参数调节模块，用于当所述环境属性极值预测偏差大于或等于所述预设偏差阈值，对所述BP神经网络进行超参数调节，再调取所述第一相关系数标定数据集、所述第二相关系数标定数据集、所述约束时长标定数据集与所述环境属性极值监测数据集执行训练。
7.如权利要求1所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述消防预警信号生成模块，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述的一种基于大数据的消防预警系统内嵌于互联网平台，所述的一种基于大数据的消防预警系统包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述火灾触发概率生成模块，包括：
3.如权利要求2所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述环境属性预测极值生成模块，包括：
4.如权利要求3所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述敏感因子分析模块，还包括：
5.如权利要求4所述的一种基于大数据的消防预警系统，其特征在于，所述映射模块，包括：
6.如权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘广智，王玉峥，
申请(专利权)人：山东奥深智能工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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